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PID控制器在智能伺服系统的设计上具有良好的应用前景。目前，神经网络PID控制器在各个控制领域中得到了成功的应用，如BP神经网络PID控制器、RBF神经网络PID控制器等。然而，这些神经网络的学习一般采用最陡梯度下降算法，算法速度太慢，导致在伺服系统中PID控制的实时性太差。本论文以无刷直流伺服马达速度控制作为研究对象，提出一种基于极速学习机（Extreme Learning Machine，ELM）的新型三层前馈神经网络PID控制器。与传统的神经网络函数逼近原理不同，只要神经元激活函数具有可微的形式，输